IMPLEMENTASI CONTENT-BASED FILTERING UNTUK REKOMENDASI PROGRAM STUDI BERDASARKAN MINAT DAN PRESTASI AKADEMIK SISWA

Authors

  • Rivaldi Faqih Rahmawan Universitas Duta Bangsa Surakarta
  • Aprilisa Arum Sari Universitas Duta Bangsa Surakarta
  • Hanifah Permatasari Universitas Duta Bangsa Surakarta

Keywords:

sistem rekomendasi, program studi, cosine similarity, content-based filtering, TF-IDF.

Abstract

Pemilihan program studi kuliah merupakan salah satu keputusan penting bagi siswa SMA karena berpengaruh terhadap arah pendidikan dan karier di masa depan. Namun, siswa sering mengalami kesulitan dalam menentukan program studi yang sesuai dengan bidang minat dan kemampuan akademiknya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Content-Based Filtering pada sistem rekomendasi program studi berdasarkan data alumni SMA Negeri 1 Nguter tahun 2025. Data yang digunakan meliputi bidang minat, program studi alumni, mata pelajaran pendukung, nilai mata pelajaran pendukung, dan rata-rata rapor. Proses rekomendasi dilakukan dengan membentuk profil alumni dan profil siswa menjadi fitur teks, kemudian dilakukan pembobotan menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency atau TF-IDF dan perhitungan kemiripan menggunakan Cosine Similarity. Sistem menghasilkan tiga rekomendasi program studi dengan nilai kemiripan tertinggi. Berdasarkan contoh pengujian pada bidang minat Teknologi, sistem merekomendasikan Sistem Informasi, Teknik Informatika, dan Ilmu Komputer dengan nilai Precision@3 sebesar 100%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Content-Based Filtering dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi program studi yang relevan berdasarkan bidang minat dan karakteristik akademik siswa.

Downloads

Published

2026-07-25